Memory Cache
効率的なデータキャッシュにより、言語モデルとのやり取りでのトークン消費を削減するMCPサービス
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5.4K

メモリキャッシュサーバーとは?

メモリキャッシュサーバーは、MCP(モデルコンテキストプロトコル)に基づくツールで、再利用可能なデータを保存することでトークン消費を削減することを目的としています。言語モデルとのやり取り時のデータを自動的にキャッシュすることで、効率を向上させ、コストを節約します。

メモリキャッシュサーバーの使い方は?

メモリキャッシュサーバーをインストールして実行し、MCPクライアントで設定するだけです。手動での介入は不要で、キャッシュが自動的にすべてのデータを処理します。

適用シーン

メモリキャッシュサーバーは、同じデータを頻繁にアクセスする必要があるアプリケーションシーン、例えばファイル読み取り、データ分析、プロジェクトナビゲーションなどに特に適しています。

主な機能

自動キャッシュ
言語モデルとのやり取り時に、メモリキャッシュサーバーは常用データを自動的に保存し、次回のリクエスト時にはキャッシュ内容を直接返します。
動的クリーンアップ
設定されたルールに基づいて、期限切れまたは不使用のキャッシュエントリを自動的に削除し、メモリが無限に増加しないようにします。
多クライアント互換性
MCPプロトコルに準拠した任意のクライアントをサポートし、既存のワークフローに簡単に統合できます。
利点
トークン消費を大幅に削減し、コストを低減する
応答速度を向上させ、ユーザー体験を向上させる
使いやすく、追加の設定が不要である
制限
一度きりのタスクでは顕著な効果が得られない可能性がある
パフォーマンスとメモリ使用量のバランスを取るために、キャッシュサイズを適切に設定する必要がある

使い方

メモリキャッシュサーバーのインストール
Smitheryを通じた自動インストール、またはコードを手動でクローンしてローカルにデプロイすることができます。
MCPクライアントの設定
メモリキャッシュサーバーをMCPクライアントの設定に追加し、そのパスとパラメータを指定します。
サーバーの起動
設定が完了すると、メモリキャッシュサーバーはバックグラウンドで自動的に実行されます。

使用例

ファイル読み取りテスト
初めて大きなファイルを読み取る際には一定量のトークンが消費されますが、2回目の読み取りではキャッシュから直接取得されます。
データ処理テスト
一連のデータに対して複雑な計算を行った後、後続のリクエストではキャッシュ内の結果を直接参照できます。

よくある質問

キャッシュが正常に動作していることをどう確認できますか?
キャッシュは無限に増加しますか?
どのようなデータがキャッシュされますか?

関連リソース

公式ドキュメント
メモリキャッシュサーバーに関する詳細情報を確認します。
GitHubリポジトリ
ソースコードと貢献ガイドを確認します。
ビデオチュートリアル
デモビデオを見て、すぐに使い始める方法を学びます。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "memory-cache": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/ib-mcp-cache-server/build/index.js"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "memory-cache": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/build/index.js"],
      "env": {
        "MAX_ENTRIES": "5000",
        "MAX_MEMORY": "209715200",  // 200MB
        "DEFAULT_TTL": "7200",      // 2 hours
        "CHECK_INTERVAL": "120000",  // 2 minutes
        "STATS_INTERVAL": "60000"    // 1 minute
      }
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
9.8K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
6.3K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
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4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
9.5K
5ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
5ポイント
N
Nexus
NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。
Rust
0
4ポイント
S
Shadcn Ui MCP Server
AIワークフローにshadcn/uiコンポーネントの統合を提供するMCPサーバーで、React、Svelte、Vueフレームワークをサポートし、コンポーネントのソースコード、使用例、メタデータへのアクセス機能を備えています。
TypeScript
10.2K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.6K
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
47.1K
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E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
16.6K
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B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
25.2K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
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U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
15.3K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
14.8K
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S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
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